Question

大数据的可视化过程一般基于何种方式处理，这些方式又有什么不同的优缺点呢？

大数据的可视化过程一般基于何种方式处理，这些方式又有什么不同的优缺点呢？

Answer 1

传统的方式，一般先预测分析数据之后通过较厚的建模将数据层变薄，之后再通过分析层进行计算。现在比较新兴的方法是以敏捷BI的方式处理大数据，利用分布式将数据层尽可能厚的引入分析层，使数据在前期尽可能低的减少损耗，能够帮助分析人员看到更完整的数据。我认为敏捷BI对数据分析更有优势，因为只有数据层足够丰富才能得出正确的结论，并且因为建模较轻，敏捷开发能够更快的进行分析调整，对于现今多变的市场能够灵活的跟紧市场的变化节奏。

Answer 2

建议楼主下载个FineBI玩玩呢。
数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性：依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《Data Visualization: The State of the Art》（意为“数据可视化：尖端技术水平”）一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。